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      滬深300指數(shù)收益率的月份效應研究

      2020-07-17 16:21:39童盛朱鳴賈新明
      現(xiàn)代營銷·經(jīng)營版 2020年5期
      關鍵詞:GARCH模型

      童盛 朱鳴 賈新明

      摘 要:20世紀初期,美國著名金融學教授尤金·法瑪提出有效市場假說(EMH),該假說認為股票市場的未來價格趨勢并不依賴于過去的價格走勢。然而如今國內(nèi)外眾多實證研究發(fā)現(xiàn),證券市場上存在著月份效應這一異象,違反了市場有效性,即投資者可以通過分析過去的價格走勢來預測未來,以此獲得超額收益。本文主要研究我國滬深300指數(shù)的月份效應,以2010年5月10至2020年5月8日的有效交易日作為樣本數(shù)據(jù),選取滬深300指數(shù)每個交易日的收盤價格,采用包含虛擬變量的GARCH模型來分析我國滬深300指數(shù)是否存在顯著的月份效應。通過研究結(jié)果表明:我國滬深300指數(shù)收益率具有較為顯著的二月效應和十月效應。最后結(jié)合我國國情和實際情況針對投資者給出滬深300指數(shù)收益率存在月度效應的原因并提出相關建議。

      關鍵詞:月份效應;虛擬變量;GARCH模型

      最早在美國證券市場上發(fā)現(xiàn)了“一月效應”。緊接著又在亞太地區(qū)股票市場、日本證券市場上發(fā)現(xiàn)其他的月份效應。遺憾的是,我國在該方面的研究頗少,對具有獨特性的滬深300指數(shù)收益率的月份效應研究更少。而在各類媒體平臺上傳播的“月份效應”又缺乏理論支撐與實證研究。因此本文主要通過探究我國滬深300指數(shù)是否存在月度效應,結(jié)合最新的數(shù)據(jù)進行相關分析,希望給國內(nèi)外從事這方面研究的學者提供相應幫助,為投資者進行指數(shù)化投資和最大化資金利用率提供參考。

      一、文獻回顧與述評

      目前,國內(nèi)外探討股票市場月份效應這一問題的人頗多,也得到很多類似或者截然不同的結(jié)果。Kato和Schallhelm(1985)對日本證券市場的月份效應很感興趣,證明存在著“六月和十二月效應”。Nicholas和Mollera(2008)經(jīng)過大量檢驗得到1927~2004年美國股市存在較為顯著的月份效應,即“一月效應”。徐國棟、田祥新和林丙紅(2004)通過選取1993年到2003年這10年間的滬深指數(shù),并將其分為三個不同的區(qū)間進行相應地檢驗,檢驗表明滬深兩市表現(xiàn)著顯著的十二月效應。徐楓和李云龍(2012)通過建立收益率的時間序列動態(tài)模型,實證分析得出,中國股市存在顯著的三月效應、五月效應和九月效應,而不是正的十二月效應。楊隕菽和李曉柯(2019)選取2008年1月至2018年12月的滬深300指數(shù)市盈率對月份效應進行分析,并建立線性回歸模型得出中國股市存在顯著的月份效應。這些研究從不同角度檢驗出月份效應的存在,但是仍然存在以下問題:①樣本數(shù)據(jù)的選取未更新;②虛擬變量的個數(shù)設置未符合設置原則;③這些研究大部分針對股票市場,沒有對期貨市場中的應用以及資產(chǎn)管理等進行延伸。

      二、模型設計

      (一)研究假設

      基于行為金融學的角度,考慮到大量非理性投資者的存在因素,因此我們假設我國滬深300指數(shù)收益率是存在月份效應的。

      (二)樣本數(shù)據(jù)的選擇與處理

      滬深300指數(shù)可以最大程度地擬合A股市場的走勢,故我們借助滬深300指數(shù)收益率的數(shù)據(jù)進行研究,選取2010年5月10至2020年5月8日的有效交易日的日收盤價作為樣本數(shù)據(jù),共2430個數(shù)據(jù)。為了更好地解釋時間序列數(shù)據(jù)并減少模型估計的不便之處,我們事先將收盤指數(shù)取對數(shù)再變換為收益率,表達式即Rt=lnPt-lnPt-1。其中Pt是在第t日滬深300指數(shù)的收盤指數(shù)。

      (三)分析方法

      在經(jīng)典的經(jīng)濟計量假設中,為了便于建模,一般變量服從于正態(tài)分布。但實際絕大多數(shù)的金融數(shù)據(jù)經(jīng)常表現(xiàn)出以下特點:股票價格的走勢有一種尖峰厚尾的表現(xiàn);股票價格具有波動叢聚性;股票價格劇烈下降后特別會以相同幅度的價格上升。為了找到更好的擬合算法,有學者提出了ARCH族模型和GARCH族模型等。

      構(gòu)建含虛擬變量的GARCH模型:學者發(fā)現(xiàn),μt的條件方差σt2和數(shù)期之前的變化有密切聯(lián)系,這一現(xiàn)象在金融領域內(nèi)表現(xiàn)突出。在自回歸條件方差模型中,如果對滯后項q階數(shù)不加以限制的話,很大可能會違背αi≥0的約束條件。為解決這個問題,Bollerslev通過自己的努力實踐,提出了廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型)。

      GARCH(1,1)模型為:

      yt=μ+φyt-1+εt,t=1,2,3,…,T? ? ? (1)

      σt2=w+αεt-12+βσt-12,t=1,2,3,…,T? ? ? (2)

      其中,(1)為帶有殘差項均值方程,(2)是依賴于前期數(shù)據(jù)的條件方差方程。εt-12為ARCH項,σt-12為GARCH項。另外,本文新構(gòu)建的包含虛擬變量的GARCH模型如下:Rt=■αiDit+εt其中,Rt表示在第t日滬深300指數(shù)的收益率,εt為殘差項,設虛擬變量Dit=1,屬于第 i月,i=2…120,其他

      αi中的i =2,3,······,12,αi表示滬深300指數(shù)所對應月份的收益率的均值的估計值。如果在整個研究數(shù)據(jù)范圍內(nèi),每個虛擬變量的系數(shù)都是0,則表明不拒絕原假設,即月份效應不存在于該樣本中。

      三、實證研究

      (一) 描述性統(tǒng)計

      對滬深300指數(shù)收益率做描述性統(tǒng)計,如表1所示。

      從表一知,滬深300指數(shù)收益率序列的偏度值為-0.706067(<0),故該序列總體左偏分布。它的峰度為8.0258,這個數(shù)值遠大于正態(tài)分布的峰度值3,這說明該指數(shù)序列具有尖峰特征;與此同時,在置信水平較低的情況下,該序列的J-B統(tǒng)計量遠大于正態(tài)分布下的J-B值。故滬深300指數(shù)收益率序列不服從正態(tài)分布。

      從表二中滬深300指數(shù)收益率月份效應基本統(tǒng)計量可得,二月份的收益率較高,其風險相對比較小;十月份的收益率最高,其風險相對比較大;故我國滬深300指數(shù)收益率存在二月效應和十月效應,但我們還需對此進行嚴格檢驗。

      (二)指數(shù)收益率的波動性檢驗

      運用Eviews軟件刻畫滬深300指數(shù)收益率的每日波動變化,如圖2。

      從圖二中,可明顯看到,滬深300指數(shù)收益率序列呈現(xiàn)出波動聚集性的現(xiàn)象且樣本中期波動劇烈,說明存在條件異方差性的可能性。

      (三)收益率序列平穩(wěn)性檢驗

      本文將采用ADF對樣本數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。

      從圖3可以看出,滬深300指數(shù)收益率的ADF為-48.24657,其t統(tǒng)計量比1%、5%、10%顯著性水平下的關鍵值都要小,且p值約為0,其拒絕原假設,即該序列不存在單位根,說明滬深300指數(shù)收益率序列是寬平穩(wěn)的金融時間序列,可以用于構(gòu)建引入虛擬變量的GARCH模型。

      (四)ARCH效應檢驗

      檢驗滬深300指數(shù)收益率序列的相關性。根據(jù)圖四,樣本序列的偏自相關和自相關系數(shù)都落入2倍估計標準差內(nèi),Q統(tǒng)計量都大于置信度0.05。故該序列不存在顯著的相關性。本文采用ARCH-LM對樣本區(qū)間最小二乘法回歸的殘差進行ARCH效應檢驗,據(jù)此判斷出該序列是否存在ARCH效應,結(jié)果如圖5。

      滬深300指數(shù)收益率序列的T*R2的值等于92.32326,其伴隨概率等于0,所以拒絕原假設,即殘差存在顯著的ARCH效應,從而可進一步建模分析。

      (五)包含虛擬變量的GARCH模型的回歸分析

      結(jié)果如表3。

      5%的顯著性水平下,二、十月存在顯著差異。與基期一月相比,二月高了0.00127,十月高了0.001015。由此可見,滬深300指數(shù)收益率的月份效應具體表現(xiàn)為存在顯著為正的“二月效應”“十月效應”。

      四、結(jié)論與建議

      (一)主要結(jié)論

      近十年滬深指數(shù)收益率的月份效應主要體現(xiàn)在二月和十月。二月的估計參數(shù)αi為0.001273,十月的估計參數(shù)αi為0.001015,在5%的置信水平下都是顯著的。所以滬深300指數(shù)存在顯著為正的“二月效應”“十月效應”。

      (二)中國視角月份效應成因解釋

      投資者對于假日固有的預期是造成“二月效應”和“十月效應的原因之一。對各國來說,假期是消費旺季。由于這種慣例的作用,投資者會在潛意識中形成一種心理暗示,即在節(jié)假日到來之際,消費會帶動各相關上市公司股票價值的上漲,故會形成一種對這些公司在成長性、營利性方面的良好預期。這種良好預期推動相關成分股股價上漲,導致股指上升。投資者的情緒波動也是原因之一。春節(jié)、國慶這類節(jié)日可以帶給投資者因親人團聚的滿足感;且企事業(yè)單位會在此時發(fā)放各類獎金和津貼等,投資者手頭資金充足,加之對市場的樂觀預期,導致大量的閑置資金涌入資本市場,使得資產(chǎn)價格快速上漲。最后,股票市場休市更是原因之一。因為春節(jié)和國慶是中國最長的兩個假期,在這段時間內(nèi),投資者會抱有一些“僥幸”心理,即國家會出臺相關利好政策或公司信息公布等。

      (三)相關建議

      滬深300指數(shù)的月份效應為投資者提供了獲取超額收益率的可能。依據(jù)月份效應的具體表現(xiàn)形式,分析了利用月份效應進行期保值、套利以及投機的基本思路。具體來說,套利者會通過研究滬深300指數(shù)期貨的價差波動,確定出其波動的合理范圍,當價差的波動超出其合理范圍時,投資者通過買低賣高的操作,等價差朝有利的方向變化時進行對沖交易。

      參考文獻:

      [1]Nicholas,Mollera,Shlomo.The evolution of the January effect[J].Journal of Banking&Finance, 2008,32(03):447-450.

      [2]Kato,K.,and Schallhelm,J.S.,Seasonal and Size Anomalies in the Japanese Stock Market[J],Journal of Financial and Quantitative Analysis 20,1985,6:243-60.

      [3]張曉峰.我國滬深300指數(shù)期貨周內(nèi)效應及策略研究[D].山西財經(jīng)大學,2012.

      [4]蔡華.中國A股市場月份效應實證檢驗[J].天津理工大學學報,2006,22(06):82-84.

      [5]徐國棟,田祥新,林炳紅.中國股市季節(jié)效應實證分析[J].財經(jīng)理論研究,2004,17(01):63-66.

      [6]鄒曉峰,李則瑤.中小板綜合指數(shù)收益率的月份效應研究_基于含有虛擬變量的GARCH模型[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2009(07):230-235.

      作者簡介:童盛(1999-),女,漢族,浙江省寧波市人,本科。研究方向:金融工程;朱鳴,(1998-),女,漢族,浙江省嘉興市人,本科。研究方向:金融工程;賈新明(1977-),女,滿族,遼寧省丹東市人,博士,副教授。研究方向:數(shù)字經(jīng)濟。

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